//===- LoopDistribution.cpp - Loop distribution pass -*- C++ -*-===//
// 循环分布 Pass：为跨分区依赖创建循环缓冲区并插入 aref 操作
//
// 基于 Tawa_algorithm_pseudocode.md 中的算法实现
//===----------------------------------------------------------------------===//

#include <vector>
#include <unordered_map>

namespace tawa {

// 占位结构
struct Operation;
struct Loop;

// 跨分区依赖
struct CrossPartitionDependency {
    Operation* producer;  // 生产者操作（WG0）
    Operation* consumer;  // 消费者操作（WG1）
};

// 循环缓冲区（aref 张量）
struct CircularBuffer {
    int depth;  // 缓冲区深度（D）
    // 占位：实际需要 MLIR Value 表示 aref
};

// 查找跨分区依赖
std::vector<CrossPartitionDependency> findCrossPartitionDependencies(
    const std::vector<Operation*>& graph) {
    
    std::vector<CrossPartitionDependency> deps;
    
    for (auto* op : graph) {
        for (auto* operand : op->operands) {
            // 如果操作数的分区与当前操作不同，则为跨分区依赖
            if (operand->partition != op->partition && 
                operand->partition != -1 && op->partition != -1) {
                deps.push_back({operand, op});
            }
        }
    }
    
    return deps;
}

// 在生产者侧插入 put 操作
void insertPutOperation(Loop* producerLoop, CircularBuffer* arefBuffer) {
    // 占位：实际需要 MLIR Builder
    // auto builder = OpBuilder::atBlockEnd(producerLoop->getBody());
    // builder.create<tawa::ArefPutOp>(loc, arefBuffer->aref, data);
}

// 在消费者侧插入 get 操作
void insertGetOperation(Loop* consumerLoop, CircularBuffer* arefBuffer) {
    // 占位：实际需要 MLIR Builder
    // auto builder = OpBuilder::atBlockBegin(consumerLoop->getBody());
    // auto data = builder.create<tawa::ArefGetOp>(loc, arefBuffer->aref);
}

// 在计算完成后插入 consumed 操作
void insertConsumedOperation(Loop* consumerLoop, CircularBuffer* arefBuffer) {
    // 占位：实际需要 MLIR Builder
    // auto builder = OpBuilder::atBlockEnd(consumerLoop->getBody());
    // builder.create<tawa::ArefConsumedOp>(loc, arefBuffer->aref);
}

// 克隆循环嵌套
void cloneLoopNests(const std::vector<Loop*>& loops) {
    // 占位：为 WG0 和 WG1 分别创建独立的循环副本
    // 确保两个分区可以独立进展，通过 aref 进行通信
}

// 循环分布算法
void loopDistribution(std::vector<Operation*>& graph, int bufferDepth = 4) {
    // 1. 查找跨分区依赖
    auto crossPartitionDeps = findCrossPartitionDependencies(graph);
    
    // 2. 为每个依赖创建循环缓冲区
    std::unordered_map<CrossPartitionDependency*, CircularBuffer*> buffers;
    
    for (auto& dep : crossPartitionDeps) {
        // 创建深度为 D 的 aref 张量
        auto* arefBuffer = new CircularBuffer{bufferDepth};
        buffers[&dep] = arefBuffer;
        
        // 在生产者侧插入 put 操作
        // Loop* producerLoop = findEnclosingLoop(dep.producer);
        // insertPutOperation(producerLoop, arefBuffer);
        
        // 在消费者侧插入 get 操作
        // Loop* consumerLoop = findEnclosingLoop(dep.consumer);
        // insertGetOperation(consumerLoop, arefBuffer);
        
        // 在计算完成后插入 consumed 操作
        // insertConsumedOperation(consumerLoop, arefBuffer);
    }
    
    // 3. 克隆原始循环嵌套
    // std::vector<Loop*> loops = collectLoops(graph);
    // cloneLoopNests(loops);
    
    // 4. 优化：将在同一 WGMMA 中使用的张量分组到元组中以共享屏障
    // groupTensorsIntoTuples(buffers);
}

// Pass 占位类
class LoopDistributionPass {
public:
    void runOnOperation() {
        // 占位：实际需要遍历 MLIR 模块
        // auto module = getOperation();
        // std::vector<Operation*> graph = collectOperations(module);
        // loopDistribution(graph, pipelineDepth);
    }
    
private:
    int pipelineDepth = 4;  // 默认流水线深度
};

} // namespace tawa
